Solution

Human SenseAI 状態監視ソリューション

こんなお悩みありませんか?

  • ⾒逃しなどのヒューマンエラー
  • 監視の判断が属人的でばらつく
  • 従来のAIでは解決できなかった

状態監視業務において、人の目に頼る方法ではヒューマンエラーや判断基準の個人差が問題となる一方、
それを補うAIにも、誤検知が多かったり、未知の異常は見逃したりする限界がありました。

Human Sense 状態監視AI が解決!

目視を超える、次世代「状態監視」

Human Sense AI 独自開発の画像解析アルゴリズム

 「Human Sense 状態監視AI」は、人が目で見て脳で判断するプロセスをベースとした、独自開発の画像解析アルゴリズムを活用。
多様な現場の監視業務を自動化し、人の目と従来のAIを超える次世代の状態監視ソリューションです。

Solution Image

選ばれる3つのポイント

事前学習不要な独自開発の画像解析技術「Human Sense AI」を活用することで、
未知の異常や、これまで検知できなかった異常にも対応!

POINT01

事前学習プロセス不要

事前に大量の正常時画像を学習させる必要はありません。時間軸上で一定間隔に撮影された複数画像の変化パターンを比較し、異常を検出します。これにより、未知の異常などにも柔軟に対応できます。

POINT02

一般のPCで高速処理可能

高価なGPUや専用ハードウェアを追加する必要はありません。お手持ちの標準的なパソコンで、快適な高速処理が可能です。初期費用を大幅に削減しながら、高度な監視システムをリーズナブルに導入いただけます。

POINT03

柔軟なカスタマイズ

開発済みの多様な解析技術をお客様の課題に合わせて柔軟にカスタマイズ。輪郭を捉えるための「エッジ検出」、照明環境などの変化に対応する「明るさの解析」などを最適化し、組み合わせることで、お客様専用のソリューションをご提供します。

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活用事例

複数企業の外観検査や監視自動化システムに導入されています

USE CASES

鉄板製造工程の設備監視

鉄板製造ラインの設備監視において、目視検査の負担と見逃しの課題を解決すべくシステムを導入。監視業務の自動化を進めて省人化を実現。

課題
  • 検査員が交代で目視確認を行っていて負担が大きい
  • 見逃しが発生すると生産率に大きな影響が出る
対策
  • 対象設備の正常稼働および異常発生をリアルタイムに解析
  • 異常発生検出時に信号を出力
効用
  • 検査員の負担軽減
  • 見逃し防止
Use Case Image 1-1 Use Case Image 1-2
USE CASES

半導体ウェハの洗浄状態監視

全数チェックが困難だった洗浄装置の監視業務に、Webカメラと自動検知システムを導入。洗浄状態の常時監視体制を構築し、業務の自動化を実現。

課題
  • 洗浄装置の稼働状況を定期的に監視員が見回り確認
  • 全数チェックができていない
対策
  • 設備毎にWebカメラを設置し洗浄状態を監視
  • 監視項目の状態を自動検知
効用
  • 見回り検査の省力化
  • 全数チェックの実現
Use Case Image 2
USE CASES

箱詰め作業の取り漏れ検知

箱詰め作業での「入れ忘れ」と「手戻りの非効率」を解決するため、AIカメラ検知システムを導入。ミスを即座に発見し、生産性の向上を実現。

課題
  • 納品箱に製品を詰める工程で取り漏れ(入れ忘れ)が発生
  • 取り漏れが発生すると正しい状態に戻す工程が非効率
対策
  • 取り漏れ(入れ忘れ)発生をリアルタイムにお知らせ
  • 監視カメラで作業を記録(監視サービス提供会社)
効用
  • 取り漏れミスの軽減
  • ミス発生時の改善作業の効率化
Use Case Image 3
USE CASES

レール付近の危険状態監視

作業が非効率かつ危険だった線路周辺の保守点検に、AIによる映像解析システムを導入。遠隔での自動監視を可能にし、安全な点検業務を確立。

課題
  • 線路付近に災害が発生する可能性のある危険領域における保守点検作業における効率化を促進したい
対策
  • 危険領域に監視カメラとエッジサーバを設置(遠隔監視)
  • 監視カメラの映像を解析し、異常を自動検知
効用
  • 遠隔監視による状況把握の実現
  • 危険状態の早期発見
Use Case Image 4-1 Use Case Image 4-2

導入の流れ

現場の状況や課題に応じて、柔軟に設計をカスタマイズいたします。最もフィットした形でご活用いただくため、事前のヒアリングから導入まで、現場に即したご提案をいたします。

1

ヒアリング

お客様の課題をヒアリングし、製品画像(動画)と検査概要から、Human Sense AIでの実現可能性を検討の上、ご報告いたします。
2

検証・開発

製品の画像・ワークでHuman Sense AIの解析を実施し、検証結果をご報告します。その後、さらに多くのサンプルで検証を行い、解析精度の改善を図ります。
3

現場導入

現場でスムーズに運用を開始できるよう導入支援を行います。また、導入完了後の保守や機能追加といったご要望にも対応いたします。
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